面向城市治理的AI集群空域融合模型

随着低空空域逐步纳入智慧城市治理范畴，AI无人机集群的角色不再是独立的飞行终端，而是构成“城市新型运行层”的自治网络节点。如何实现AI系统与城市空管、公安、应急、交通、基础设施等多系统之间的协同与融合，构建“治理嵌入式、任务响应式、合规可审计”的城市空域运行模型，是下一阶段智慧空城发展的核心。本文提出AI编队系统与城市治理系统的融合四层模型，并结合睿途低空平台的实践经验，构建面向实际治理场景的融合接口、职责映射与协作机制。

一、城市空域的治理价值新定位

1.1 AI无人系统从“作业工具”跃升为“自治节点”

- 不仅负责“飞行”，还需承载“感知-报告-响应”链路

- 空中视角提供城市治理的“系统补盲”

 

1.2 城市多系统对低空的五类核心诉求：

-空管：航迹动态、飞控意图识别，如通过实时数据融合平台识别无人机是否按既定航线飞行，保障航线稳定。

-公安：违飞监控、应急协防，如当禁飞区内突发飞行行为，系统可自动生成预警并联动周边警力出动。

-应急：空投支援、灾后勘察，例如暴雨后电网中断区域，通过无人机快速绘制现场图层。

-交通：道路调流、车流监拍，高峰期通过无人机覆盖主干路与桥区进行车流疏导辅助判断。

-基建：架空设备巡检、建筑测绘，管廊检修期间无人机穿行于结构缝隙中采集微观影像。

 

二、AI系统与城市治理系统融合的四层模型

 

2.1 协议融合层

-AI任务系统对接城市平台的数据/接口协议标准

-同步定义字段命名、更新周期、异常回调结构

-样例字段包括：task_id（任务唯一识别码）、status_code（状态枚举：active、idle、blocked）、priority_flag（调度优先级）、geo_scope（任务地理范围）

 

2.2 数据互融层

-飞控平台上传“任务轨迹、状态日志、风险评估”等可读结构数据，数据采用标准JSON结构并配时间同步戳，确保可对齐处理；

-城市平台返回“空域开放、禁飞变更、应急通道”等实时治理数据，通过WebSocket或轻量MQTT协议推送，实现低延迟数据交互

 

2.3 职责映射层

-将AI平台内的行为事件与城市系统事件映射（如“策略回退”→“干预信号上报”）

-支持“行为触发责任流转”机制，明确行为归因与处置职责

-示例映射表：

AI行为节点 城市治理反馈

飞行偏移异常 空管平台启动飞行轨道重计算

急停触发 公安平台触发人工干预接管流程

回退到安全策略 应急系统记录并审计任务可靠性等级

 

2.4 治理联动层

- 城市中台可调用行为图谱、行为日志与策略链分析

- 公安/应急端可绑定事件触发点 → 调用飞控轨迹 → 快速生成派单策略

- 与CIM系统打通任务坐标、空域标签、单位归属，实现空中协同。

三、睿途城市治理实践模型

3.1 深圳试点：实时轨迹流+飞控数据同步

- 睿途平台与城市治理指挥中心完成调度数据结构封装，保障跨系统接入稳定性

 

3.2 与交通治理/应急平台协同调度

-城市事件发生时，AI平台可接收交通信号控制数据并自动调整飞行队形：

1.交通密度等级高 → 转为“单线穿行编队”

2.空域低负载 → 启用“并列信息采集编队”

-灾害场景下生成“空中任务接入清单”供管理端一键调用，并动态调整任务优先级（如先拍摄灾害源 → 后布控救援航线）

-完整响应链为：事件触发（如桥面垮塌） → 城市平台下发危险区域坐标 → AI平台重规划编队 → 调度平台调度飞行轨迹 → 回传实时视频 → 指挥端标注任务状态

 

3.3 空域嵌入架构三要素：

- 荷鲁斯之眼芯片作为“感知入口”

- RT-AI Cluster为“调度中枢”

- 城市接口平台作为“治理兼容桥梁”

 

结语

未来的城市，不仅有地面路网，还有空中算法编队；不仅需要人管，更需要AI协同。AI无人系统将成为智慧城市的“新型基础设施”，其角色如同城市中贯通多系统的数据巡航编队，协助构建空域感知、策略调度、合规反馈的三位一体新型治理机制。城市治理不止于响应，而更需前置协同；空域治理不止于禁止，更需任务生成。AI与城市平台之间的融合路径，正在构筑数字城市在空域的治理中枢。